Применение нечетких множеств в оценке и прогнозировании опасных ситуаций

• Автор: Номоконова, Ольга Валерьевна
• Шифр специальности: 05.26.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Челябинск
• Количество страниц: 100 с.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение .

Анализ состояния вопроса и задачи исследования

1.1. Логиковероятностный метод.

1.2. Дерево отказов.

1.3. Моделирование деятельности человекаоператора

1.4. Задачи исследования

Применение теории нечетких множеств при моделировании электроопасных ситуаций

2.1. Обоснование возможности применения теории нечетких множеств при моделировании электроопасных ситуаций.

2.2. Определение показателей элементов логической модели

с помощью нечетких чисел ,Ятипа

2.3. Учет наличия в логической модели зависимых событий.
2.4. Моделирование электроопасных ситуаций в сети
с изолированной нейтралью.
2.5 Моделирование электроопасных ситуаций в сети с заземленной
нейтралью.
2.6. Выводы
Математическое моделирование ошибочных действий электротехнического персонала.
3.1. Определение вероятностей ошибочных действий персонала
с помощью лингвистической переменной
3.2. Определение вероятности ошибочного действия электротехни
ческого персонала как функции нечеткой точечной оценки экспертных данных.
3.3. Моделирование ошибочных действий персонала при ведении
ремонтных работ в действующих электроустановках
3.4. Моделирование ошибочных действий персонала при ликвидации аварий в действующих электроустановках
3.5. Выводы
4. Практика применения нечетких множеств для прогнозирования электротравматизма и оценки эффективности средств обеспечения элек1 робезопасности
4.1. Определение динамики электротравматизма
4.1.1. Прогноз электротравматизма
4.1.2. Причины электротравм
4.1.3. Динамика смертельного травматизма на линиях электропередачи различного напряжения
4.2. Оценка эффективности средств безопасности с помощью
аппарата теории нечетких множеств
4.3. .Методика прогнозирования показателей травматизма.
4.4. Выводы
Заключение.
Литература


Нечсткис вероятности структурных элементов логической модели электрогюражения, отражающие ошибочные действия персонала, при отсутствии соответствующих статистических данных, целесообразно определять на основе лингвистического подхода, позволяющего наиболее полно учитывать наличие расхождений в экспертных оценках. Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается корректным использованием основных положений теории нелегких множеств, удовлетворительным совпадением результатов аналитических исследований со статистическими данными производственного травматизма. Значение работы. Научное значение работы заключается в обосновании: возможности применения теории нечетких множеств для определения вероятностей событий при моделировании элсктроопасных ситуаций; вычисления вероятностей ошибочных действий электротехнического персонала с помощью лингвистического подхода; приложения нечетких множеств и нечетких отношений к прогнозированию показателей производственного травматизма. Практическое значение работы заключается в разработке методики прогнозирования показателей травматизма. Реализация работы. Южио-Урапьским государственным университетом в курсе «Основы электробезонасности» - методика оценки эффективности средств обеспечения безопасности. Апробация работы. Основные материалы и результаты диссертационной работы были доложены, рассмотрены и одобрены на Первой Всероссийской научно-практической конференции «Безопасность жизнедеятельности на пороге третьего тысячелетия» (Челябинск - г. Всероссийской научно-технической конференции «Наука - Производство - Технологии - Экология» (Киров - г. Южно-Уральского государственного университета ( - г. Публикации. По теме диссертации опубликовано девять печатных работ. Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 0 страницах машинописного текста, содержит рисунков, таблиц, список использованной литературы из 7 наименований. Явление опасности относится к категории прогнозных, связывающих будущее с прошлым и проверяемых в настоящем. Для оценки и прогнозирования опасных ситуаций используются математические методы, которые могут быть разделены на две группы: детерминированные и вероятностные. Первые целесообразно применять при оценке потенциально опасных свойств элементов сложной системы, на основе принципа соответствия их нормативным и базовым показателям. Вторые - при комплексной оценке возникновения опасной ситуации в целом, при наличии множества случайных параметров. Вероятностный подход находит реализацию в применении логиковероятностного метода [, , , , 6, 9], метода дерева отказов [, . Марковских процессов с дискретным состоянием системы и непрерывным временем (непрерывные цепи Маркова) [, , ], статистического метода анализа (метода Монте-Карло) [, , 5] и других. Остановимся более подробно на некоторых из них, получивших к настоящему времени наибольшее распространение. Логико-вероятностный метод (ЛВМ) был разработан в начале XX века в работах П. С.Порецкого, С. П.Бернштейна, М. А.Гаврилова. В -е годы ЛВМ получил развитие в трудах С. В.Мерскина, Р. Барлоу, С. В.Макарова и других. В начале -х годов появились публикации И. А.Ушакова, В. А.Галасина, В. Е.Степанова и многих других авторов, посвященных ЛВМ [9]. Математическая сущность ЛВМ заключается в использовании функций алгебры логики для аналитической записи условий безопасности системы и в разработке строгих способов перехода от функций алгебры логики к вероятностным функциям, объективно выражающим безопасность системы. Привлекательность ЛВМ заключается в его исключительной четкости, однозначности и больших возможностях при анализе влияния любого элемента на безопасность всей системы [9]. ЛВМ основан на представлении условий возникновения опасных состояний системы в виде логических моделей, в которых каждое из опасных состояний характеризуется вероятностью его возникновения как соответствующего события. Элементы системы соединяются последовательно при логическом знаке «и» и паратлельно при логическом знаке «или». Вероятность того, что в промежутке времени А/ произойдет хотя бы одно событие потока, т. Р(А/)*1-е“д'А/. Р( АГ)«Л-А/, (1. Л — интенсивность потока.